查看linux的服务，可以关闭不必要的服务

ntsysv

停止打印服务

#/etc/init.d/cups stop

#chkconfig cups off

关闭ipv6

#vim /etc/modprobe.conf

添加内容

alias net-pf-10 off

alias ipv6 off

调整文件最大打开数

查看： ulimit -a    结果：open files (-n) 1024

临时修改： ulimit-n 4096

持久修改：

vi /etc/security/limits.conf在文件最后加上：

* soft nofile 65535
* hard nofile 65535
* soft nproc 65535
* hard nproc 65535

修改linux内核参数

vi /etc/sysctl.conf

添加

net.core.somaxconn = 32768

#web应用中listen函数的backlog默认会给我们内核参数的net.core.somaxconn限制到128，而nginx定义的NGX_LISTEN_BACKLOG默认为511，所以有必要调整这个值。

调整swap分区什么时候使用：

查看：cat/proc/sys/vm/swappiness

设置：vi /etc/sysctl.conf 

            在这个文档的最后加上这样一行:vm.swappiness=10

            表示物理内存使用到90%（100-10=90）的时候才使用swap交换区

关闭noatime

vi /etc/fstab

/dev/sda2   /data     ext3  noatime,nodiratime  0 0

设置readahead buffer

blockdev--setra READAHEAD 512 /dev/sda

一下是修改mapred-site.xml文件

修改最大槽位数

槽位数是在各个tasktracker上的mapred-site.xml上设置的，默认都是2

<property>  

           <name>mapred.tasktracker.map.tasks.maximum</name> #++++maptask的最大数

           <value>2</value>  

       </property>                 

     <property> 

           <name>mapred.tasktracker.reduce.tasks.maximum</name> #++++reducetask的最大数

               <value>2</value>  

      </property> 

调整心跳间隔

集群规模小于300时，心跳间隔为300毫秒

mapreduce.jobtracker.heartbeat.interval.min 心跳时间

mapred.heartbeats.in.second  集群每增加多少节点，时间增加下面的值

mapreduce.jobtracker.heartbeat.scaling.factor集群每增加上面的个数，心跳增多少

启动带外心跳

mapreduce.tasktracker.outofband.heartbeat 默认是false

配置多块磁盘

mapreduce.local.dir

配置RPC hander数目

mapred.job.tracker.handler.count 默认是10，可以改成50，根据机器的能力

配置HTTP线程数目

tasktracker.http.threads  默认是40，可以改成100 根据机器的能力

选择合适的压缩方式

以snappy为例：

<property>  

           <name>mapred.compress.map.output</name>

           <value>true</value>  

       </property>                 

     <property> 

           <name>mapred.map.output.compression.codec</name> 

              <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>  

      </property> 

启用推测执行机制

推测执行(Speculative Execution)是指在分布式集群环境下，因为程序BUG，负载不均衡或者资源分布不均等原因，造成同一个job的多个task运行速度不一致，有的task运行速度明显慢于其他task（比如：一个job的某个task进度只有10%，而其他所有task已经运行完毕），则这些task拖慢了作业的整体执行进度，为了避免这种情况发生，Hadoop会为该task启动备份任务，让该speculative task与原始task同时处理一份数据，哪个先运行完，则将谁的结果作为最终结果。

推测执行优化机制采用了典型的以空间换时间的优化策略，它同时启动多个相同task（备份任务）处理相同的数据块，哪个完成的早，则采用哪个task的结果，这样可防止拖后腿Task任务出现，进而提高作业计算速度，但是，这样却会占用更多的资源，在集群资源紧缺的情况下，设计合理的推测执行机制可在多用少量资源情况下，减少大作业的计算时间。

mapred.map.tasks.speculative.execution 默认是true

mapred.rduce.tasks.speculative.execution  默认是true

设置是失败容忍度

mapred.max.map.failures.percent   作业允许失败的map最大比例  默认值0，即0%

mapred.max.reduce.failures.percent  作业允许失败的reduce最大比例  默认值0，即0%

mapred.map.max.attemps 失败后最多重新尝试的次数默认是4

mapred.reduce.max.attemps 失败后最多重新尝试的次数默认是4

启动jvm重用功能

mapred.job.reuse.jvm.num.tasks  默认值1，表示只能启动一个task，若为-1，表示可以最多运行数不限制

设置任务超时时间

mapred.task.timeout  默认值600000毫秒，也就是10分钟。

合理的控制reduce的启动时间

mapred.reduce.slowstart.completed.maps 默认值0.05 表示map任务完成5%时，开始启动reduce任务

跳过坏记录

 当任务失败次数达到该值时，才会进入skip mode，即启用跳过坏记录数功能,也就是先试几次，不行就跳过

mapred.skip.attempts.to.start.skipping默认值 2

map最多允许跳过的记录数

mapred.skip.map.max.skip.records 默认值0，为不启用

reduce最多允许跳过的记录数

mapred.skip.reduce.max.skip.records 默认值0，为不启用

换记录存放的目录